প্রশ্ন ট্যাগ «bootstrap»

আমি একটি মিশ্র মডেল (ইন্টারঅ্যাকশন সহ বেশ কয়েকটি ভেরিয়েবল এবং একটি র্যান্ডম ভেরিয়েবল) দিয়ে বুটস্ট্র্যাপিং করেছি। আমি এই ফলাফলটি পেয়েছি (কেবলমাত্র আংশিক): > boot_out ORDINARY NONPARAMETRIC BOOTSTRAP Call: boot(data = a001a1, statistic = bootReg, R = 1000) Bootstrap Statistics : original bias std. error t1* 4.887383e+01 -1.677061e+00 4.362948e-01 t2* 3.066825e+01 …

10 r  confidence-interval  bootstrap  bias 

হাসপাতালে নেস্টেড রোগীদের সাথে আমার বেঁচে থাকার মডেল রয়েছে যা হাসপাতালের জন্য এলোমেলো-প্রভাব অন্তর্ভুক্ত করে। এলোমেলো প্রভাব গামা-বিতরণযোগ্য এবং আমি সহজেই বোঝা যায় এমন স্কেলটিতে এই শব্দটির 'প্রাসঙ্গিকতা' প্রতিবেদন করার চেষ্টা করছি। আমি নিম্নলিখিত রেফারেন্সগুলি পেয়েছি যা মিডিয়ান হ্যাজার্ড অনুপাত (কিছুটা মিডিয়ান ওডস অনুপাতের মতো) ব্যবহার করে এবং এটি গণনা …

10 stata  bootstrap  multilevel-analysis  resampling  frailty 

আমি বর্তমানে উপগ্রহের চিত্র ব্যবহার করে বায়োমাস অনুমানের উপর কাজ করছি। আমি আমার প্রশ্নের পটভূমি দ্রুত সংজ্ঞা দেব এবং তারপরে আমি যে পরিসংখ্যানগত প্রশ্নে কাজ করছি তা ব্যাখ্যা করব। পটভূমি সমস্যা আমি ফ্রান্সের একটি অঞ্চল জুড়ে বায়োমাস অনুমান করার চেষ্টা করছি। আমার প্রতিক্রিয়া হ'ল স্টিমউড ভলিউমের ঘনত্ব ( ) যা …

10 bootstrap 

আমার ফর্মটির একটি জিএলএমএম রয়েছে: lmer(present? ~ factor1 + factor2 + continuous + factor1*continuous + (1 | factor3), family=binomial) আমি যখন ব্যবহার করি drop1(model, test="Chi"), তখন আমি Anova(model, type="III")গাড়ি প্যাকেজটি ব্যবহার করি বা না থেকে তার চেয়ে আলাদা ফলাফল পাই summary(model)। এই দ্বিতীয় দুটি একই উত্তর দেয়। একগুচ্ছ মনগড়া তথ্য …

10 r  anova  glmm  r  mixed-model  bootstrap  sample-size  cross-validation  roc  auc  sampling  stratification  random-allocation  logistic  stata  interpretation  proportion  r  regression  multiple-regression  linear-model  lm  r  cross-validation  cart  rpart  logistic  generalized-linear-model  econometrics  experiment-design  causality  instrumental-variables  random-allocation  predictive-models  data-mining  estimation  contingency-tables  epidemiology  standard-deviation  mean  ancova  psychology  statistical-significance  cross-validation  synthetic-data  poisson-distribution  negative-binomial  bioinformatics  sequence-analysis  distributions  binomial  classification  k-means  distance  unsupervised-learning  euclidean  correlation  chi-squared  spearman-rho  forecasting  excel  exponential-smoothing  binomial  sample-size  r  change-point  wilcoxon-signed-rank  ranks  clustering  matlab  covariance  covariance-matrix  normal-distribution  simulation  random-generation  bivariate  standardization  confounding  z-statistic  forecasting  arima  minitab  poisson-distribution  negative-binomial  poisson-regression  overdispersion  probability  self-study  markov-process  estimation  maximum-likelihood  classification  pca  group-differences  chi-squared  survival  missing-data  contingency-tables  anova  proportion 

গোষ্ঠী প্রয়োগ করা পুনরায় মডেলিং কৌশলগুলিতে একটি ভাল ভূমিকা পাঠ্য / সংস্থান প্রস্তাব দিতে পারে? বিশেষত, আমি ক্লাসিকাল প্যারামেট্রিক টেস্টগুলির বিকল্পগুলিতে আগ্রহী (যেমন: টি টেস্ট, আনোভা, আনকোভা) যখন স্বাভাবিকতার মতো অনুমানগুলি স্পষ্টভাবে লঙ্ঘিত হয় তখন গ্রুপগুলির সাথে তুলনা করার জন্য। সমস্যার সমাধানের একটি উদাহরণ যা আমি নিজেকে শিক্ষিত করতে চাই …

10 references  bootstrap  resampling 

আমি পরিমাণে এক্স এর উপর একটি বুটস্ট্র্যাপড আত্মবিশ্বাসের ব্যবধান পেতে আগ্রহী, যখন এই পরিমাণটি 10 ​​ব্যক্তির প্রত্যেকটিতে 10 বার পরিমাপ করা হয়। একটি পদ্ধতি হ'ল পৃথক প্রতি গড় অর্জন করা, তারপরে উপায়গুলি বুটস্ট্র্যাপ করুন (উদাহরণস্বরূপ প্রতিস্থাপনের সাথে পুনরায় নমুনা করুন)। বুটস্ট্র্যাপিং পদ্ধতির প্রতিটি পুনরাবৃত্তির জন্য আরেকটি পদ্ধতি নিম্নলিখিতটি করা: প্রতিটি …

10 confidence-interval  bootstrap 

রবার্ট কাবাাকফের কুইক-আর থেকে আমার কাছে এসেছে # Bootstrap 95% CI for regression coefficients library(boot) # function to obtain regression weights bs <- function(formula, data, indices) { d <- data[indices,] # allows boot to select sample fit <- lm(formula, data=d) return(coef(fit)) } # bootstrapping with 1000 replications results <- boot(data=mtcars, …

10 r  regression  p-value  bootstrap 

প্রথমত: আমি যা বুঝতে পেরেছি সেগুলি থেকে বুটস্ট্র্যাপিং অবশিষ্টাংশগুলি নিম্নলিখিত হিসাবে কাজ করে: ডেটা মাপসই মডেল অবশিষ্টগুলি গণনা করুন অবশিষ্টগুলি পুনরায় নমুনা করুন এবং তাদের 1 এ যুক্ত করুন। 3 থেকে নতুন ডেটাসেটে মডেল ফিট করুন। পুনরাবৃত্তি nবার করুন, কিন্তু সর্বদা 1 থেকে পুনরায় সজ্জিত অবশিষ্টাংশ যুক্ত করুন। এখনও কি …

10 time-series  matlab  bootstrap  residuals 

আমার একটি বাইনারি লজিস্টিক রিগ্রেশন মডেল রয়েছে যার একটি ডিভি (রোগ: হ্যাঁ / না) এবং 5 জন ভবিষ্যদ্বাণীকারী (জনসংখ্যাবিদ্যা [বয়স, লিঙ্গ, তামাক ধূমপান (হ্যাঁ / না)], একটি মেডিকেল ইনডেক্স (অর্ডিনাল) এবং একটি এলোমেলো চিকিত্সা [হ্যাঁ / না ])। আমি দ্বিমুখী ইন্টারঅ্যাকশন শর্তগুলিও মডেল করেছি। প্রধান পরিবর্তনশীলগুলি কেন্দ্রিক এবং বহুবিধ লাইনারিটির …

10 regression  logistic  multiple-regression  bootstrap 

এটি কেবলমাত্র একটি উদাহরণ যা আমি বেশ কয়েকবার এসেছি, সুতরাং আমার কোনও নমুনা ডেটা নেই। আরে লিনিয়ার রিগ্রেশন মডেল চালাচ্ছেন: a.lm = lm(Y ~ x1 + x2) x1একটি অবিচ্ছিন্ন পরিবর্তনশীল। x2শ্রেণীবদ্ধ এবং এর তিনটি মান রয়েছে যেমন "নিম্ন", "মাঝারি" এবং "উচ্চ"। তবে আর দ্বারা প্রদত্ত আউটপুটটি এরকম কিছু হবে: summary(a.lm) …

10 r  regression  categorical-data  regression-coefficients  categorical-encoding  machine-learning  random-forest  anova  spss  r  self-study  bootstrap  monte-carlo  r  multiple-regression  partitioning  neural-networks  normalization  machine-learning  svm  kernel-trick  self-study  survival  cox-model  repeated-measures  survey  likert  correlation  variance  sampling  meta-analysis  anova  independence  sample  assumptions  bayesian  covariance  r  regression  time-series  mathematical-statistics  graphical-model  machine-learning  linear-model  kernel-trick  linear-algebra  self-study  moments  function  correlation  spss  probability  confidence-interval  sampling  mean  population  r  generalized-linear-model  prediction  offset  data-visualization  clustering  sas  cart  binning  sas  logistic  causality  regression  self-study  standard-error  r  distributions  r  regression  time-series  multiple-regression  python  chi-squared  independence  sample  clustering  data-mining  rapidminer  probability  stochastic-processes  clustering  binary-data  dimensionality-reduction  svd  correspondence-analysis  data-visualization  excel  c#  hypothesis-testing  econometrics  survey  rating  composite  regression  least-squares  mcmc  markov-process  kullback-leibler  convergence  predictive-models  r  regression  anova  confidence-interval  survival  cox-model  hazard  normal-distribution  autoregressive  mixed-model  r  mixed-model  sas  hypothesis-testing  mediation  interaction 

উদাহরণ: আমার কাজের বাক্যে একটি বাক্য রয়েছে: "যুক্তরাজ্যের জাভা সিনিয়র ইঞ্জিনিয়ার"। আমি এটি 2 বিভাগ: English এবং হিসাবে পূর্বাভাস দেওয়ার জন্য একটি গভীর শিক্ষার মডেল ব্যবহার করতে চাই IT jobs। যদি আমি traditionalতিহ্যগত শ্রেণিবদ্ধকরণ মডেল ব্যবহার করি তবে এটি কেবল softmaxসর্বশেষ স্তরে ফাংশন সহ 1 টি লেবেল পূর্বাভাস দিতে পারে …

9 machine-learning  deep-learning  natural-language  tensorflow  sampling  distance  non-independent  application  regression  machine-learning  logistic  mixed-model  control-group  crossover  r  multivariate-analysis  ecology  procrustes-analysis  vegan  regression  hypothesis-testing  interpretation  chi-squared  bootstrap  r  bioinformatics  bayesian  exponential  beta-distribution  bernoulli-distribution  conjugate-prior  distributions  bayesian  prior  beta-distribution  covariance  naive-bayes  smoothing  laplace-smoothing  distributions  data-visualization  regression  probit  penalized  estimation  unbiased-estimator  fisher-information  unbalanced-classes  bayesian  model-selection  aic  multiple-regression  cross-validation  regression-coefficients  nonlinear-regression  standardization  naive-bayes  trend  machine-learning  clustering  unsupervised-learning  wilcoxon-mann-whitney  z-score  econometrics  generalized-moments  method-of-moments  machine-learning  conv-neural-network  image-processing  ocr  machine-learning  neural-networks  conv-neural-network  tensorflow  r  logistic  scoring-rules  probability  self-study  pdf  cdf  classification  svm  resampling  forecasting  rms  volatility-forecasting  diebold-mariano  neural-networks  prediction-interval  uncertainty 

শুধু কিছু যুক্তি পরীক্ষা করতে চান। আমার মূল নমুনা আকার হয় তাহলে এবং আমি তা বুটস্ট্র্যাপ, তারপর আমার চিন্তার প্রক্রিয়া নিম্নরূপ:nnn 1n1n\frac{1}{n} হ'ল আসল নমুনা থেকে নেওয়া কোনও পর্যবেক্ষণের সুযোগ। পরবর্তী অঙ্কনটি পূর্বের নমুনাযুক্ত পর্যবেক্ষণ নয় তা নিশ্চিত করার জন্য, আমরা নমুনা আকারটিকে তে সীমাবদ্ধ করি । সুতরাং, আমরা এই …

9 sampling  bootstrap  sample-size  subsampling 

আমি নমুনা পরিসংখ্যানের বৈচিত্র্য অনুমান করার একটি উপায় হিসাবে বুটস্ট্র্যাপিং সম্পর্কে শিখছি। আমার একটা প্রাথমিক সন্দেহ আছে। Http://web.stanford.edu/class/psych252/tutorials/doBootstrapPrimer.pdf থেকে উদ্ধৃতি : • আমাদের কতগুলি পর্যবেক্ষণ পুনরায় নমুনা করা উচিত? একটি ভাল পরামর্শ হ'ল আসল নমুনা আকার। আসল নমুনার মতো আমরা কতগুলি পর্যবেক্ষণকে পুনরায় নমুনা দিতে পারি? যদি আমার 100 টি …

9 sampling  bootstrap  resampling 

যেহেতু একটি লিনিয়ার রিগ্রেশনটির স্ট্যান্ডার্ড ত্রুটি সাধারণত প্রতিক্রিয়া পরিবর্তনশীলের জন্য দেওয়া হয়, তাই আমি ভাবছি যে কীভাবে অন্য দিক থেকে আত্মবিশ্বাসের অন্তরগুলি গ্রহণ করতে পারি - যেমন এক্স-ইন্টারসেপ্টের জন্য। আমি এটি কী হতে পারে তা ভিজ্যুয়ালাইজ করতে সক্ষম, তবে আমি নিশ্চিত যে এটি করার জন্য একটি সহজ উপায় থাকতে হবে। …

9 r  regression  confidence-interval  bootstrap 

এটি কি অত্যধিক ফিটনেসের ফলাফল করে না? যদি বিশ্লেষণের অংশ হিসাবে আমি একটি জ্যাক-ছুরি বা বুটস্ট্র্যাপ পদ্ধতি যুক্ত করি তবে আমার ফলাফলগুলি আরও নির্ভরযোগ্য হবে?

9 multiple-regression  bootstrap  reliability  overfitting  jackknife